<FrameworkSwitchCourse {fw} />

# Affinare un modell usando Keras

<DocNotebookDropdown
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  options={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/it/chapter3/section3_tf.ipynb"},
    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/it/chapter3/section3_tf.ipynb"},
]} />

Dopo tutto il lavoro di preprocessing nella sezione precedente, rimangono giusto gli ultimi passi per addestrare il modello. Attenzione tuttavia che il comando `model.fit()` sarà molto lento su una CPU. Se non avete una GPU a disposizione, potete avere accesso gratuitamente a GPU o TPU su [Google Colab](https://colab.research.google.com/).

Gli esempi di codice qui sotto partono dal presupposto che gli esempi nella sezione precedente siano già stati eseguiti. Ecco un breve riassunto di cosa serve:

```py
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding
import numpy as np

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)


def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)


tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)

data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf")

tf_train_dataset = tokenized_datasets["train"].to_tf_dataset(
    columns=["attention_mask", "input_ids", "token_type_ids"],
    label_cols=["labels"],
    shuffle=True,
    collate_fn=data_collator,
    batch_size=8,
)

tf_validation_dataset = tokenized_datasets["validation"].to_tf_dataset(
    columns=["attention_mask", "input_ids", "token_type_ids"],
    label_cols=["labels"],
    shuffle=False,
    collate_fn=data_collator,
    batch_size=8,
)
```

### Addestramento

I modelli di TensorFlow importati da 🤗 Transformers sono già dei modelli Keras. Ecco una breve introduzione a Keras.

<Youtube id="rnTGBy2ax1c"/>

Ciò significa che una volta che si hanno i dati, è richiesto poco lavoro aggiuntivo per cominciare l'addestramento. 

<Youtube id="AUozVp78dhk"/>

Come nel [capitolo precedente](/course/chapter2), verrà utilizzata la classe `TFAutoModelForSequenceClassification` con due etichette:

```py
from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification

model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
```

Diversamente dal [Capitolo 2](/course/chapter2), un avviso di avvertimento verrà visualizzato dopo aver istanziato questo modello pre-addestrato. Ciò avviene perché BERT non è stato pre-addestrato per classificare coppie di frasi, quindi la testa del modello pre-addestrato viene scartata e una nuova testa adeguata per il compito di classificazione di sequenze è stata inserita. Gli avvertimenti indicano che alcuni pesi non verranno usati (quelli corrispondenti alla testa scartata del modello pre-addestrato) e che altri pesi sono stati inizializzati con valori casuali (quelli per la nuova testa). L'avvertimento viene concluso con un'esortazione ad addestrare il modello, che è esattamente ciò che stiamo per fare. 

Per affinare il modello sul dataset, bisogna solo chiamare `compile()` (compila) sul modello e passare i dati al metodo `fit()`. Ciò farà partire il processo di affinamento (che dovrebbe richiedere un paio di minuti su una GPU) e fare il report della funzione obiettivo di addestramento, in aggiunta alla funzione obiettivo di validazione alla fine di ogni epoca. 

> [!TIP]
> I modelli 🤗 Transformers hanno un'abilità speciale che manca alla maggior parte dei modelli Keras – possono usare in maniera automatica una funzione obiettivo appropriata, calcolata internamente. Questa funzione obiettivo verrà usata di default a meno che non venga definito l'argomento di funzione obiettivo nel metodo `compile()`. Per usare la funzione obiettivo interna è necessario passare le etichette come parte dell'input, non separatamente, che è l'approccio normale con i modelli Keras. Verranno mostrati esempi di ciò nella Parte 2 del corso, dove definire la funzione obiettivo correttamente può essere difficile. Per la classificazione di sequenze, invece, la funzione obiettivo standard di Keras funziona bene, quindi verrà utilizzata quella.

```py
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy

model.compile(
    optimizer="adam",
    loss=SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=["accuracy"],
)
model.fit(
    tf_train_dataset,
    validation_data=tf_validation_dataset,
)
```

> [!WARNING]
> Attenzione ad un errore comune — si *può* passare solo il nome della funzione obiettivo a Keras come una stringa, ma di default Keras si aspetta che softmax sia già stato applicato ai risultati. Molti modelli invece forniscono come risultato i valori prima dell'applicazione del softmax, chiamati *logits*. Bisogna informare la funzione obiettivo che il nostro modello fa esattamente questo, e il solo modo di farlo è invocandola direttamente, non tramite la stringa che rappresenta il suo nome.


### Migliorare la performance di addestramento

<Youtube id="cpzq6ESSM5c"/>

Il codice presentato qui sopra sicuramente funziona, ma la funzione obiettivo scende in maniera molto lenta e sporadica. La causa principale di ciò è la *learning rate* (tasso di apprendimento). Come con la funzione obiettivo, quando si passa il nome di un ottimizzatore a Keras tramite una stringa, Keras inizializza quell'ottimizzatore con i valori di default per tutti i parametri, inclusa la learning rate. Grazie alla nostra esperienza, però, sappiamo che i modelli transformer beneficiano da una learning rate molto più bassa del valore di default per Adam, che è 1e-3, scritto anche come 10 alla -3, o 0.001. Il valore 5e-5 (0.00005), circa venti volte più basso, è un punto di partenza migliore.

In aggiunta a diminuire la learning rate, abbiamo un secondo asso nella manica: possiamo ridurre lentamente la learning rate durante l'addestramento. Nella letteratura, questo approccio viene spesso indicato come *decaying* (decadimento) o *annealing* (ricottura) della learning rate. In Keras, il modo migliore per ottenere ciò è attraverso un *learning rate scheduler* (pianificatore del tasso di addestramento). Un buon esempio è `PolynomialDecay` (decadimento polinomiale) — nonostante il nome, con le impostazioni di default ha un semplice decadimento lineare dal valore iniziale a quello finale durante l'addestramento, che è esattamente ciò che cerchiamo. Per utilizzare lo scheduler in maniera corretta, però, bisogna dirgli quanto lungo sarà l'addestramento. Lo calcoliamo tramite la variabile `num_train_steps` nell'esempio qui sotto.

```py
from tensorflow.keras.optimizers.schedules import PolynomialDecay

batch_size = 8
num_epochs = 3
# The number of training steps is the number of samples in the dataset, divided by the batch size then multiplied
# by the total number of epochs. Note that the tf_train_dataset here is a batched tf.data.Dataset,
# not the original Hugging Face Dataset, so its len() is already num_samples // batch_size.
num_train_steps = len(tf_train_dataset) * num_epochs
lr_scheduler = PolynomialDecay(
    initial_learning_rate=5e-5, end_learning_rate=0.0, decay_steps=num_train_steps
)
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

opt = Adam(learning_rate=lr_scheduler)
```

> [!TIP]
> La libreria 🤗 Transformers fornisce anche una funzione `create_optimizer()` che crea un ottimizzatore `AdamW` con decadimento della learning rate. Questa può essere una scorciatoia utile che verrà presentata nel dettaglio nelle sezioni future del corso.

Adesso che abbiamo il nostro ottimizzatore nuovo di zecca, possiamo provare con un addestramento. Per prima cosa, ricarichiamo il modello, per resettare i cambiamenti ai pesi dall'addestramento precedente, dopodiché lo possiamo compilare con nuovo ottimizzatore.

```py
import tensorflow as tf

model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer=opt, loss=loss, metrics=["accuracy"])
```

Ora chiamiamo di nuovo fit

```py
model.fit(tf_train_dataset, validation_data=tf_validation_dataset, epochs=3)
```

> [!TIP]
> 💡 Se vuoi caricare il modello in maniera automatica all'Hub durante l'addestramento, puoi passare `PushToHubCallback` al metodo `model.fit()`. Maggiori dettagli verranno forniti nel [Capitolo 4](/course/chapter4/3)

### Predizioni del modello

<Youtube id="nx10eh4CoOs"/>


Vedere la funzione obiettivo che diminuisce durante l'addestramento è bello, ma se volessimo ottenere dei risultati dal modello addestrato, ad esempio per calcolare delle metriche o per usare il modello in produzione? Per questo, si può usare il metodo `predict()`. Questo metodo restituisce i `*logits* dalla testa del modello, uno per classe.

```py
preds = model.predict(tf_validation_dataset)["logits"]
```

I logits possono essere convertiti nelle predizioni delle classi del modello usando `argmax` per trovare il logit più grande, che corrisponde alla classe più probabile.

```py
class_preds = np.argmax(preds, axis=1)
print(preds.shape, class_preds.shape)
```

```python out
(408, 2) (408,)
```

Ora usiamo le `preds` per calcolare delle metriche! Si possono caricare le metriche associate al dataset MRPC in maniera facile tanto quanto caricare il dataset in sé, usando la funzione `load_metric()`. L'oggetto restituito ha un metodo `compute()` che può essere usato per calcolare le metriche.

```py
from datasets import load_metric

metric = load_metric("glue", "mrpc")
metric.compute(predictions=class_preds, references=raw_datasets["validation"]["label"])
```

```python out
{'accuracy': 0.8578431372549019, 'f1': 0.8996539792387542}
```

L'esatto valore dei risultati ottenuti può variare, poiché l'inizializzazione casuale della testa del modello può cambiare le metriche ottenute. Qui vediamo che il nostro modello ha una accuratezza del 87.78% sul validation set e valore F1 di 89.97. Queste sono le due metriche utilizzare per valutare risultati sul dataset MRPC per il benchmark GLUE. La tabella nell'[articolo du BERT](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf) riportava un valore F1 di 88.9 per il modello di base. Quello era il modello `uncased`, mentre qui stiamo usando il modello `cased`, il che spiega i migliori risultati.

Questo conclude l'introduzione all'affinamento usando l'API Keras. Un esempio per i compiti di NLP più comuni verrà fornito nel Capitolo 7. Per migliorare le vostre abilità con l'API Keras, provate ad affinare un modello sul dataset GLUE SST-2, usando il processing dei dati spiegato nella sezione 2.
